评估GPT-4-Vision在基于UML的代码生成中的能力
软件工程
2024-04-23 v1 人工智能
编程语言
摘要
先进神经网络的出现为从概念模型自动生成代码开辟了新途径，有望增强软件开发流程。本文对最先进的深度学习模型GPT-4-Vision将统一建模语言（UML）类图转换为可运行的Java类文件的能力进行了初步评估。在我们的研究中，我们使用了18个类图的导出图像，包括10个单类图和8个多类图。我们对每个输入使用了3种不同的提示，并手动评估了结果。我们创建了一个评分系统，对源代码中出现的图中元素进行评分。平均而言，该模型能够为图中88%的元素生成源代码。我们的结果表明，GPT-4-Vision在处理单类UML图方面表现出色，能够成功将其转换为语法正确的类文件。然而，对于多类UML图，模型的性能弱于单类图。总之，需要进一步研究以充分利用该模型的潜力。
引用
@article{arxiv.2404.14370,
title = {Assessing GPT-4-Vision's Capabilities in UML-Based Code Generation},
author = {Gábor Antal and Richárd Vozár and Rudolf Ferenc},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.14370},
year = {2024}
}